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Temario del curso

Introducción al análisis predictivo

  • Visión general del análisis predictivo
  • Papel de los LLMs en la modelización predictiva
  • Casos de estudio: proyectos exitosos de análisis predictivo

Fundamentos de los modelos de lenguaje grande

  • Comprensión de la arquitectura de los LLMs
  • Treinamiento y ajuste fino de LLMs
  • LLMs frente a modelos estadísticos tradicionales

Preparación y procesamiento de datos

  • Recolección y limpieza de datos
  • Ingeniería de características para modelización predictiva
  • Uso de LLMs para enriquecimiento de datos

Construcción de modelos predictivos con LLMs

  • Selección del LLM adecuado para sus datos
  • Treinamiento de LLMs para tareas predictivas
  • Evaluación del rendimiento del modelo

Técnicas avanzadas en análisis predictivo

  • Pronóstico de series temporales con LLMs
  • Análisis de sentimiento para la predicción de mercados
  • Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos

Integración de LLMs en procesos empresariales

  • Despliegue de LLMs para predicciones en tiempo real
  • Vigilancia y mantenimiento de modelos predictivos
  • Consideraciones éticas en el análisis predictivo

Laboratorio práctico: Proyecto de análisis predictivo

  • Definición de los objetivos del proyecto
  • Implementación de un modelo predictivo con LLMs
  • Análisis de resultados e iteración en el modelo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos del aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con herramientas de análisis y visualización de datos

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Analistas de negocios
  • Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de LLMs en analítica
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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